專利名稱：一種精密電子組裝中基于視覺的微位移檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及精密電子組裝中的檢測定位領(lǐng)域，特別是一種精密電子組裝中基于視 覺的微位移檢測方法。
背景技術(shù)：
精密電子組裝生產(chǎn)線的核心部分包括絲印、貼片和光學(xué)檢測三大部分，而貼片是 其中工作量和技術(shù)難度最大的關(guān)鍵工序。它通過多個吸嘴吸取各種元器件、檢測定位、運動 /力控制、多機械手并行組裝等功能，在不損傷元器件和PCB的情況下，把元器件快速而準 確地組裝到PCB板所指定的位置上。其中，表面貼裝元器件的視覺檢測是精密電子制造技 術(shù)的重要組成部分，它將各種形狀規(guī)格的表面貼裝元器件從背景中分離出來，目標是判斷 元器件的外觀缺陷和精確位置、角度，為機械手提供高精度的貼裝位置和角度補償信息，最 終實現(xiàn)元器件的高速高精度識別和定位，既是影響表面貼裝電子產(chǎn)品生產(chǎn)速度和精度的關(guān) 鍵環(huán)節(jié)，也是精密電子制造業(yè)核心技術(shù)研發(fā)的難點和重點。對于表面貼裝元器件微小位移 的精密檢測，是影響電子設(shè)備整體性能的關(guān)鍵因素，也是本發(fā)明主要解決的問題。雖然，國內(nèi)眾多研究人員已在基于圖像的元器件視覺檢測等方面己做了大量工 作，但精密電子組裝生產(chǎn)中的視覺檢測不僅受生產(chǎn)過程中現(xiàn)場噪聲和工況的影響，而且還 要根據(jù)光源和元器件自身形狀特點來考慮元器件(包括異型器件)形狀識別、邊緣提取和 定位的智能算法，否則計算機視覺系統(tǒng)將難以具有穩(wěn)定的元器件識別和定位性能。而我國 在這方面的研究還僅處于起步階段。目前自主研制的精密電子制造設(shè)備不但在識別元器件 種類和貼裝精度上難以和國外同類產(chǎn)品抗衡，而且更不具有根據(jù)元器件種類智能檢測元件 邊緣形態(tài)的功能。因此，要改變我國半導(dǎo)體專用精密電子組裝制造設(shè)備研制的落后局面，就 必須在高速高精度動/靜態(tài)計算機視覺技術(shù)方面進行重點研究，以提高我國精密電子組裝 制造設(shè)備的研發(fā)水平。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有視覺檢測定位技術(shù)存在的不足，提供一種精密電子組 裝中基于視覺的高精度微位移檢測方法。本發(fā)明的在精密電子組裝中的基于視覺的微位移檢測方法，包括以下步驟(1)采集場景圖像平移前后的兩幅圖像；(2)通過相位算法進行像素級的粗定位；包括通過對兩幅圖像分別進行頻域傅里 葉變換，計算歸一化的傅里葉相關(guān)譜函數(shù)，進行傅里葉逆變換，然后進行二維最大值搜索粗 定位點，檢測出像素級的平移量(x_shift，y_shift)；(3)通過在粗定位點鄰域范圍內(nèi)高倍數(shù)重采樣進行細定位，實現(xiàn)高精度亞像素級 的平移檢測。步驟(1)中，將相機置于X-Y平臺的支架上，跟隨X-Y平臺運動，通過相機攝取X-Y 平臺的微小位移前后的兩幅圖像；
步驟⑵中，所述相位算法如下相位相關(guān)是根據(jù)傅里葉變換中的平移定理。假設(shè) f\(x，y)和f2(x，y)兩幅存在平移變換(X。，y0)的圖像，滿足 它們對應(yīng)的傅里葉變換分別為F1 (u，ν)和F2 (U，ν)，將有如下關(guān)系式 定義兩幅圖像間的交叉相關(guān)譜P(u，ν)如下 其中，F(xiàn)*表示F的復(fù)共軛，傅里葉變換的平移定理保證了圖像間的交叉能量譜相位 等于圖像間的相位差。在頻率域中對P(u，v)進行傅里葉逆變換(IDFT)，那么將在(X(l，yQ) 取得單位脈沖函數(shù)F-\P(u,v))=尸卞2—) )= S(x0,y0) (d)上式中除了在平移(X(l，y0)存在脈沖函數(shù)，其它地方幾乎為零，可以用于測量兩幅 圖像間的平移量。由于在(d)中采用了歸一化處理，因此相位相關(guān)具有抗干擾的優(yōu)良特步 驟(3)中，通過在粗定位點的鄰域范圍內(nèi)進行高倍數(shù)的重采樣，實現(xiàn)高精度亞像素級的定 位檢測。步驟(3)中，所述高倍數(shù)重采樣包括如下步驟①輸入設(shè)定的重采樣率；②在粗定位點的鄰域范圍采樣；③采用矩陣乘法DFT (離散傅里葉變換)計算相位相關(guān)；④搜索二維最大值。步驟(3)中的細定位包括利用上述矩陣乘法DFT獲取粗定位點(x_shift，y_ shift)的1. 5 X 1. 5像素鄰域范圍內(nèi)Usfac倍采樣后的區(qū)域，通過計算該上采樣區(qū)域的相位 相關(guān)得到像素級的平移量(x_upshift，y_upshift)，考慮重采樣倍數(shù)Usfac，則得到亞像素 級的平移量(x_upShift/USfaC，y_upshift/Usfac) 0因此，基于相位相關(guān)的復(fù)合配準定位 的平移檢測量(X，y)為χ = x_shift+x_upshift/Usfacy = y_shift+y_upshift/Usfac當然，本發(fā)明中的重采樣倍數(shù)Usfac是可以選擇設(shè)定的。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點和效果(1)本發(fā)明精定位中采用的鄰域重采樣技術(shù)，通過在小區(qū)域范圍內(nèi)的高倍數(shù)重采 樣，使得在不增加計算復(fù)雜度和存儲代價的情況下，實現(xiàn)了高精度亞像素級定位，對于實際 的視覺檢測定位具有重要意義。(2)本發(fā)明采用的相位相關(guān)原理使用歸一化功率譜，使得該檢測方法對光照變換 和噪聲具有很強的魯棒性。另外，頻域中的傅里葉變換與傅里葉逆變換均采用快速傅里葉 變換算法，提高了檢測速度。


圖1是本發(fā)明方法流程圖；圖2是實施本發(fā)明方法獲得的微位移前的電子組裝圖像；圖3是實施本發(fā)明方法獲得的微位移后的電子組裝圖像；圖4是實施本發(fā)明方法獲得的粗定位的頻譜圖；圖5是實施本發(fā)明方法獲得的精定位頻譜圖。
具體實施例方式本發(fā)明中對精密電子組裝中基于視覺的高精度微位移檢測方法流程圖如附圖1 所示。該方法主要包括兩個部分(1)粗定位利用傳統(tǒng)的相位相關(guān)得到像素級的平移量(χ_ shift, y_shift) ； (2)細定位利用上述矩陣乘法DFT獲取粗定位點(x_shift，y_shift)的 1. 5x1. 5像素鄰域范圍內(nèi)Usfac倍采樣后的區(qū)域，通過計算該上采樣區(qū)域的相位相關(guān)得到 像素級的平移量(x_upshift，y_upshift)，考慮重采樣倍數(shù)Usfac，則得到亞像素級的平移 量(x_upShift/USfaC，y_upshift/Usfac) 0因此，基于相位相關(guān)的復(fù)合配準定位的平移檢 測量(X，y)為x = x shift+x_upshift/Usfacy = y_shift+yupshift/Usfac本發(fā)明直接采用相位相關(guān)法在原圖像中獲取粗定位點，在細定位方面同樣采樣相 位相關(guān)獲取Usfac倍區(qū)域重采樣后的細定位點。由于相位相關(guān)的粗定位具有像素級精度， 因此在細定位的區(qū)域選擇為粗定位點為中心的1.5X1. 5像素范圍內(nèi)，可以保證亞像素級 的定位點在此區(qū)域。為獲得較高的定位精度而不增加太大的計算代價，選擇的采樣放大倍 數(shù)Usfac為100，那么細定位將在150X150像素區(qū)域內(nèi)進行傅里葉逆變換獲取細定位峰值， 則定位精度達到0.01像素。本發(fā)明中以精密電子組裝中的PCB板微位移檢測為具體實施對象，闡述本發(fā)明的 具體實施過程。依據(jù)本發(fā)明的檢測流程步驟(1)，實施本發(fā)明方法獲得的微位移前的電子組 裝圖像如附圖2所示，實施本發(fā)明方法獲得的微位移后的電子組裝圖像如附圖3所示。本 發(fā)明的檢測目的是采用基于視覺的方法實現(xiàn)附圖2和附圖3的之間的微小位移量檢測。依 據(jù)本發(fā)明的檢測流程步驟(2)，在粗定位中通過相位算法進行像素級的粗定位檢測，實施本 發(fā)明方法獲得的粗定位的頻譜圖如附圖4所示。依據(jù)本發(fā)明的檢測流程步驟(3)，通過在粗 定位點鄰域范圍內(nèi)高倍數(shù)重采樣進行細定位，實現(xiàn)高精度亞像素級的平移檢測，實施本發(fā) 明方法獲得的精定位頻譜圖如附圖5所示。為了檢驗本發(fā)明的檢測效果和優(yōu)勢，設(shè)定了 2組理想位移量(10. 7866,20. 6167) 像素和(0. 4537,0. 8961)像素的精密電子組裝中PCB板位移圖像。同時，為了檢測本發(fā)明對 光照變換和噪聲的魯棒性，在兩組設(shè)定位移量后的檢測圖像中分別添加信噪比(SNR)為5， 10，20，30，40，⑴的高斯白噪聲。本發(fā)明對于上述設(shè)定微位移量的檢測結(jié)果如表1所示。從 表1中實驗數(shù)據(jù)可以看出，在無噪聲情況下(即SNR=c )，本發(fā)明方法均可以取得高精度 的亞像素級定位結(jié)果。當信噪比(SNR)為20db及以上時，本發(fā)明方法的亞像素級定位精度 均在0.01像素范圍內(nèi)。當信噪比較低(SNR<20dB)時，本文方法的定位精度仍然在0.05 像素內(nèi)，實現(xiàn)了在高噪聲、低信噪比下高精度亞像素級的定位效果。
表1本發(fā)明方法在不同信噪比下亞像素級定位結(jié)果
權(quán)利要求
一種在精密電子組裝中的基于視覺的微位移檢測方法，其特征在于包括以下步驟(1)采集場景圖像平移前后的兩幅圖像；(2)通過相位算法進行像素級的粗定位點；包括通過對兩幅圖像分別進行頻域傅里葉變換，計算歸一化的傅里葉相關(guān)譜函數(shù)，進行傅里葉逆變換，然后進行二維最大值搜索粗定位點，檢測出像素級的平移量(x_shift，y_shift)；(3)通過在粗定位點鄰域范圍內(nèi)高倍數(shù)重采樣進行細定位，實現(xiàn)高精度亞像素級的平移檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于步驟(1)中，將相機置于X-Y平臺的支架 上，跟隨X-Y平臺運動，通過相機攝取X-Y平臺的微小位移前后的兩幅圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于步驟(2)中，所述相位算法如下相位相關(guān)是根據(jù)傅里葉變換中的平移定理。假設(shè)T1(Xd)和f2(x，y)兩幅存在平移變 換(Χο，％)的圖像，滿足f2 (χ，y) = fi (χ_χ0，y-y0)(a)它們對應(yīng)的傅里葉變換分別為F1Oi, ν)和F2 (u，ν)，將有如下關(guān)系式 定義兩幅圖像間的交叉相關(guān)譜P(U，ν)如下 其中，F(xiàn)*表示F的復(fù)共軛，傅里葉變換的平移定理保證了圖像間的交叉能量譜相位等于 圖像間的相位差；在頻率域中對P(u，ν)進行傅里葉逆變換(IDFT)，那么將在(X(l，y0)取得 單位脈沖函數(shù) 上式中除了在平移(X(l，y0)存在脈沖函數(shù)，其它地方幾乎為零，用于測量兩幅圖像間 的平移量。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于步驟(3)中，所述高倍數(shù)重采樣包括如下步驟①輸入設(shè)定的重采樣率；②在粗定位點的鄰域范圍采樣；③采用矩陣乘法DFT(離散傅里葉變換)計算相位相關(guān)；④搜索二維最大值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于步驟(3)中，所述細定位包括利用上述矩 陣乘法DFT獲取粗定位點(X_shift，y_shift)的1. 5X1. 5像素鄰域范圍內(nèi)Usfac倍采樣后 的區(qū)域，通過計算該上采樣區(qū)域的相位相關(guān)得到像素級的平移量(X_upshift，y_upshift)， 考慮重采樣倍數(shù)Usfac，則得到亞像素級的平移量(X_upShift/USfaC，y_upshift/Usfac)； 因此，基于相位相關(guān)的復(fù)合配準定位的平移檢測量(X，y)為χ = χ—shift+x—upshift/Usfacy = y—shift+y—upshift/Usfac0
全文摘要
本發(fā)明提供了一種在精密電子組裝中的基于視覺的微位移檢測方法，該方法首先基于相位相關(guān)算法實現(xiàn)像素級的粗定位，然后通過在粗定位點鄰域范圍內(nèi)高倍數(shù)重采樣實現(xiàn)細定位。該方法可以實現(xiàn)高精度的X-Y平面的位移檢測，特別適用于精密電子組裝中的高精度定位場合。該發(fā)明通過采集場景圖像平移前后的兩幅圖像，利用頻率域中的相位相關(guān)原理，實現(xiàn)了像素級的位移檢測，然后利用高效率的鄰域重采樣技術(shù)，實現(xiàn)了高精度亞像素級的微位移檢測。
文檔編號G06T7/00GK101922917SQ201010214839
公開日2010年12月22日 申請日期2010年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月29日
發(fā)明者周武, 胡躍明, 高紅霞 申請人:華南理工大學(xué)